Компьютерная модель упрощает идентификацию иммунных клеток для лечения рака легких

Исследователи из Онкологического центра Джона Хопкинса Киммела и Института иммунотерапии рака имени Блумберга Киммела разработали инновационную компьютерную модель для идентификации иммунных клеток у пациентов с раком легких, проходящих лечение ингибиторами иммунных контрольных точек.

В статье, опубликованной 3 февраля в журнале Nature Communications, команда, возглавляемая Чжэнь Цзэном, продемонстрировала, что их модель «Человека» способна точно определять иммунные клетки, на которые направлены ингибиторы. Это также позволило выявить различия в реакции пациентов на иммунотерапию.

Келли Смит, научный сотрудник и адъюнкт-профессор онкологии из университета Джона Хопкинса, отметила: «Мы создали метод для идентификации клеток, на которые непосредственно воздействуют ингибиторы иммунных контрольных точек, и изучая их, можем определить лучшие биомаркеры и мишени для комбинированной иммунотерапии».

Ингибиторы иммунных контрольных точек, такие как препараты, блокирующие белок PD-1, широко используются для лечения десятков типов рака, активируя Т-клетки пациентов, которые подавляются этим белком. Однако не все пациенты реагируют на такие методы лечения, и ученые стремятся понять причины, чтобы разработать более эффективные подходы для тех, кто не отвечает на терапию.

Смит разработала технологию MANAFEST, которая выявляет редкие иммунные клетки у пациентов с раком легких. Первоначальное исследование показало, что активированные иммунотерапией клетки имеют общий профиль экспрессии генов. В новом исследовании Цзэн, Смит и их коллеги использовали эти открытия для создания модели «Человека».

«Наша модель позволяет исключить трудоемкий и дорогостоящий процесс идентификации клеток, на которые направлена иммунотерапия, и поможет определить, кто будет эффективно реагировать на эти методы лечения», — подчеркнула Смит.

Команда также обнаружила, что у пациентов, положительно реагирующих на иммунотерапию, наблюдается более высокая доля стволовых Т-клеток памяти, которые способны развиваться в эффективные противоопухолевые клетки. Это может объяснить более высокую эффективность терапии у некоторых пациентов, но для окончательных выводов необходимы дополнительные исследования.

В настоящее время команда разрабатывает клинический тест для идентификации трехгенной сигнатуры Т-клеток, реагирующих на иммунотерапию. Они также применяют свою модель для изучения влияния межклеточных взаимодействий на иммунный ответ.

Исследователи активно сотрудничают с другими лабораториями для определения возможности применения мануальной терапии у пациентов с различными типами рака. Они создали базу данных секвенирования отдельных клеток по типам рака и будут использовать ее для определения характеристик Т-клеток, специфичных для каждого типа рака.

Запись Компьютерная модель упрощает идентификацию иммунных клеток для лечения рака легких впервые появилась Medical Insider.